仅使用图像模态信息,训练一个dVAE,latent特征即visual codebook。好处:将256x256图像特征降维至32x32的image tokens(每个token的embedding dim为8192),提升了低频语义信息占比,降低了计算量。 Stage2: Learning the Prior 第一阶段dVAE模型是fixed,image tokens与text token concat之后输入Transformer。 Q: prior modul...
DALLE(GPT like model,不是diffusion based):文章名 Zero-Shot Text-to-Image Generation 和CLIP 是 OpenAI 的同一帮人在几乎同一时间发出来的,DALLE 用了 CLIP;等于是一个大 work 的 contribution 够多,拆成了两篇文章 VQGAN:主要用于 image-to-image,和 DALLE 几乎是 concurrent 的工作,所以 DALLE 没用 VQ...
V1: Zero-Shot Text-to-Image Generation 如何评价DALL-E模型的实现?118 关注 · 12 回答问题 V2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents OpenAI的DALL·E迎来升级,不止文本生成图像,还可二次创作mp.weixin.qq.com/s/sgAh9J1OJjlMyvFOC2aqLQ DALL·E 2 建立在 CLIP 之上,Ope...
之后,CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类,即不需要任何训练和微调,其实现zero-shot分类只需要简单的两步,如下第2、3点所示 根据任务的分类标签构建每个类别的描述文本:A photo of {label},然后将这些文本送入Text Encoder得到对应的文本特征,如果类别数目为n,那么将得到n个文本特征 将要预测的图像送入Image Encode...
@misc{ramesh2021zeroshot, title = {Zero-Shot Text-to-Image Generation}, author = {Aditya Ramesh and Mikhail Pavlov and Gabriel Goh and Scott Gray and Chelsea Voss and Alec Radford and Mark Chen and Ilya Sutskever}, year = {2021}, eprint = {2102.12092}, archivePrefix = {arXiv}, primar...
视觉领域的进展:大模型或者大数据集(图像文本对)例如CLIP,特别好的zero-shot能力。扩散模型(概率分布模型),在图像和视频生成任务上称为最前沿SOFT的模型。再一个就是,引导guidance的技巧,牺牲一部分多样性,提升更高的逼真度。 编辑 模型主要架构如上图,上部是一个CLIP,输入为文本图像对,文本信息和图像信息分别经过...
Original DALL·E from "Zero-Shot Text-to-Image Generation" with image quantization from "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision".Image encoder from "Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis".Sequence to sequence model based on "BART: Denoising Sequence-to-...
视觉领域的进展:大模型或者大数据集(图像文本对)例如CLIP,特别好的zero-shot能力。扩散模型(概率分布模型),在图像和视频生成任务上称为最前沿SOFT的模型。再一个就是,引导guidance的技巧,牺牲一部分多样性,提升更高的逼真度。 编辑 模型主要架构如上图,上部是一个CLIP,输入为文本图像对,文本信息和图像信息分别经过...
@misc{ title={Zero-Shot Text-to-Image Generation}, author={Aditya Ramesh and Mikhail Pavlov and Gabriel Goh and Scott Gray and Chelsea Voss and Alec Radford and Mark Chen and Ilya Sutskever}, year={2021}, eprint={2102.12092}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } ...
标题：Aligning Text-to-Image Diffusion Models with Reward Backpropagation 机构：卡内基梅隆大学、Google...